数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)
图片数量(jpg文件个数)：2538
标注数量(xml文件个数)：2538
标注数量(txt文件个数)：2538
标注类别数：9
所在github仓库：firc-dataset
标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):"boneanomaly","bonelesion","foreignbody","fracture","metal","periostealreaction","pronatorsign","softtissue","text"
每个类别标注的框数和占有图片数：
boneanomaly（骨骼异常） 框数 = 49，占有图片数 = 32
bonelesion（骨骼病变） 框数 = 6，占有图片数 = 6
foreignbody（异物） 框数 = 1，占有图片数 = 1
fracture（骨折） 框数 = 2342，占有图片数 = 1738
metal（金属） 框数 = 140，占有图片数 = 120
periostealreaction（骨膜反应） 框数 = 438，占有图片数 = 289
pronatorsign（旋前肌征） 框数 = 76，占有图片数 = 76
softtissue（软组织） 框数 = 50，占有图片数 = 47
text（文字/文本） 框数 = 3008，占有图片数 = 2535
总框数：6110
图片分辨率：多分辨率图片,如381x940,395x644等
使用标注工具：labelImg
标注规则：对类别进行画矩形框
重要说明：数据集没有划分训练验证测试集需自行划分
特别声明：本数据集不对训练的模型或权重文件精度作任何保证
图片预览：
标注例子：
单张图片：
